Utsav Rabadiya
Werkstudent Junior Data Scientist (Performance Team GT Fleet)
Erfahrungen
Nov. 2024 - Bis heute
9 Monaten Düsseldorf, Deutschland
Werkstudent Junior Data Scientist (Performance Team GT Fleet)
Uniper SE
- Analyse groß angelegter Kraftwerksdaten zur Entwicklung und Optimierung von Key Performance Indicators (KPIs) für die flottenweite Leistungsüberwachung.
- Entwicklung interaktiver Power BI-Dashboards zur Bereitstellung von Echtzeit-Einblicken in wichtige Geschäftskennzahlen und Verbesserung der Entscheidungsprozesse in verschiedenen Abteilungen.
- Zusammenarbeit mit Standortingenieuren und Asset Management zur Harmonisierung von Leistungskennzahlen in mehreren Ländern.
- Unterstützung von Digitalisierungsinitiativen durch Implementierung datengetriebener Anwendungsfälle mittels agiler Projektmanagementmethoden.
- Nutzung von OSIsoft PI-Systemen zur Analyse und Visualisierung von Zeitreihendaten zur Verbesserung der betrieblichen Einblicke.
Juni 2024 - Bis heute
1 Jahr 2 MonatenGraph-Neuronales Netzwerk für Link-Vorhersage und Fehlerdiagnose
- Entwicklung und Optimierung komplexer Modelle mit PyTorch zur Steigerung der Leistung und Vorhersagegenauigkeit bei der Fehlerdiagnose.
- Einsatz von domänenspezifischen Knowledge Graphs (RDF) aus der Automobilindustrie zur Datentransformation und Anwendung fortgeschrittener ML- und DL-Techniken.
- Integration von Echtzeit-Sensordaten zur Generierung dynamischer Knoteneinbettungen, um die Fehlervorhersage und Analyse des Bauteilverhaltens zu verbessern.
- Implementierung von Klassifizierungsmethoden zur Vorhersage und Erkennung von Fahrzeugkomponentenausfällen und Verbesserung der prädiktiven Wartung.
Sept. 2023 - Feb. 2024
6 MonatenVorhersagewartung mit Machine Learning
- Entwicklung eines Modells zur prädiktiven Wartung mit Machine Learning zur Abschätzung der Ausfallwahrscheinlichkeit von Maschinen innerhalb der nächsten 24 Stunden.
- Nutzung von Echtzeit-Telemetriedaten, Fehlermeldungen, Wartungsaufzeichnungen und Maschinendaten für Feature Engineering.
- Erstellung von Verzögerungsmerkmalen aus Telemetrie- und Fehlermeldungsprotokollen sowie Berechnung der Tage seit dem letzten Bauteilaustausch.
- Implementierung zeitabhängiger Datensatzaufteilung und Bewältigung von Klassenungleichgewichten durch Oversampling, um robuste Modellleistungen in Metriken wie Recall und Precision zu erreichen.
- Einsatz von Python, scikit-learn und Azure Machine Learning Studio.
Juni 2023 - Sept. 2023
4 MonatenGasdatenanalyse der Niederlande mit ML
- Durchführung explorativer Datenanalyse (EDA) an Gasverbrauchsdatensätzen mit Python, Schwerpunkt auf Datenbereinigung, -manipulation und Umgang mit Ungleichgewichten.
- Anwendung verschiedener Machine Learning-Modelle wie Logistische Regression, Random Forest, XGBoost und Neuronale Netze mit Hyperparameteroptimierung für bestmögliche Leistung.
- Bewertung der Modelle anhand von Metriken wie Precision, Recall, F1-Score und ROC-AUC zur Sicherstellung robuster Vorhersagegenauigkeit.
März 2023 - Mai 2023
3 MonatenVerkaufsanalyse für Shopping-Website mit Web-Analyse
- Durchführung explorativer Datenanalyse (EDA) zur Aufdeckung von Verkaufstrends und Nutzerverhaltensmustern auf einer E-Commerce-Plattform.
- Anwendung statistischer Analysemethoden wie Korrelations- und Regressionsanalyse zur Ableitung umsetzbarer Erkenntnisse.
- Erstellung von Visualisierungen (Streudiagramme, Liniendiagramme, Heatmaps) zur Darstellung der Ergebnisse und Unterstützung der Entscheidungsprozesse zur Verkaufsoptimierung.
Feb. 2023 - März 2023
2 MonatenMusikladen-Analyse (SQL)
- Durchführung einer eigenständigen SQL-Analyse eines Online-Musikladen-Datensatzes, Entwurf eines relationalen Datenbankschemas, Ausführung komplexer Abfragen zur Analyse von Verkaufstrends, beliebten Genres und Kundendemografie sowie Optimierung der Abfrageleistung für effiziente Datenabfragen.
- Ableitung zentraler Geschäftserkenntnisse wie der beliebtesten Musikgenres, Künstler und Länder für Käufe und Bereitstellung datengestützter Empfehlungen zur Verbesserung von Marketingstrategien und Unternehmenswachstum.
Mai 2021 - Nov. 2021
7 Monaten Indien
Business Technology Analyst
Pahal Solar PVT. LTD.
- Entwurf und Implementierung eines robusten Machine Learning-Frameworks zur Automatisierung von Geschäftsprozessen und prädiktiven Analysen.
- Durchführung umfassender Datenanalysen zur Identifikation wichtiger Muster und Trends zur Unterstützung strategischer Entscheidungsprozesse.
- Entwicklung dynamischer und benutzerfreundlicher Dashboards mit Power BI, integriert mit SQL-Datenbanken für Echtzeit-Datenvisualisierung und umsetzbare Erkenntnisse.
Aug. 2020 - Mai 2021
10 Monaten Indien
Praktikant Data Analyst
Pahal Solar PVT. LTD.
- Analyse komplexer Datensätze und Umwandlung in umsetzbare Erkenntnisse durch den Aufbau prädiktiver Modelle und Prognosen zukünftiger Trends.
- Optimierung des Bestandsmanagements um 16 % durch Entwicklung und Einsatz von Machine Learning-Algorithmen zur Steigerung der Betriebseffizienz.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Übersetzung von Geschäftsanforderungen in datengestützte Lösungen und Verbesserung der operativen Ergebnisse und strategischen Planung.
Juni 2020 - Juli 2020
2 Monaten Indien
Praktikant Industrial Trainee
Tata Motors
- Durchführung detaillierter Bestandsplanung und -optimierung zur Straffung der Abläufe und Reduzierung von Ineffizienzen.
- Entwicklung und Implementierung effektiver Datenvisualisierungstechniken zur Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse und Verbesserung der Entscheidungsprozesse.
- Leitung von Verbesserungen im Datenflussmanagement für reibungslosere Integration und Verarbeitung zwischen Systemen.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Abstimmung der Geschäftsziele mit datengestützten Lösungen und Förderung operativer Exzellenz.
Zusammenfassung
Innovativer und lösungsorientierter Data Analyst mit Erfahrung darin, komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, die Geschäftsentscheidungen vorantreiben. Erfahren im Schreiben von Code, Entwickeln von Algorithmen und Anwenden fortgeschrittener Datenanalysetechniken. Versiert in Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL), um prädiktive Modelle zu erstellen und Entscheidungsprozesse zu automatisieren. Kompetent darin, Programmanforderungen zu identifizieren, zu verstehen und in anspruchsvolle Anwendungen mit Python, SQL und Cloud-Lösungen umzusetzen. Leidenschaftlich darin, Data Science zu nutzen, um Geschäftsprozesse zu optimieren und die digitale Transformation voranzutreiben.
Sprachen
Englisch
Verhandlungssicher
Deutsch
Fortgeschritten
Ausbildung
Okt. 2022 - Bis heute
University of Siegen
Master in Mechatronik-Ingenieurwesen · Mechatronik-Ingenieurwesen · Siegen, Deutschland · 2.3
Juni 2017 - Mai 2021
GTU
Bachelor in Maschinenbau · Maschinenbau · Surat, Indien · 1.45
Zertifikate & Bescheinigungen
Supervised Machine Learning
Coursera
Python
Coursera
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